السرطان المعوي هو ثاني أكثر أنواع السرطان شيوعًا في نصف الكرة الغربي. يُعدّ تقسيم الأمعاء الغليظة والسرطان المعوي باستخدام التصوير المقطعي المحوسب مشكلة طبية طارئة. في الواقع، فإن نظامًا قادرًا على حل هذه المشكلة سيُمكّن من اكتشاف سرطان الأمعاء الغليظة في مراحل مبكرة من المرض، ويسهّل على الأطباء المُشَخِّصين (الRadiologists) البحث عن الاضطرابات المرضية، ويعزز بشكل كبير تسريع عملية التشخيص. ومع ذلك، فإن معظم الدراسات العلمية في مجال معالجة الصور الطبية تعتمد على بيانات مغلقة وغير مُتاحة للعامة. تقدم هذه الورقة امتدادًا لمجموعة بيانات Medical Decathlon من خلال إضافة علامات مخصصة للقولون والقولون السرطاني، بهدف تحسين جودة خوارزميات التقسيم. وقد قام طبيب أشعة ذو خبرة بتحقق من البيانات، وصنّفها إلى مجموعات فرعية حسب الجودة، ثم نشرها في المجال العام. استنادًا إلى النتائج المُحصلة، قمنا بتدريب نماذج الشبكات العصبية ذات بنية UNet باستخدام تقنية التحقق المتقاطع الخمسية (5-fold cross-validation)، وحققنا مؤشر دايس (Dice metric) بجودة تبلغ $0.6988 \pm 0.3$0.6988±0.3. ستساهم العلامات المنشورة في تحسين دقة كشف سرطان القولون، وتبسيط مهمة وصف الدراسة بالنسبة للأطباء المُشَخِّصين.